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需求响应程序

于 2020-12-13 发布文件大小:4410KB

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代码说明：

万有引力单目标优化算法，用于单目标线性规划问题(Universal gravitation single objective optimization algorithm is used for single target linear programming problem.)

文件列表：

需求响应程序, 0 , 2017-11-30
需求响应程序\EWR.m, 465 , 2017-11-27
需求响应程序\FG.m, 191 , 2017-11-17
需求响应程序\GS.m, 4915 , 2017-11-29
需求响应程序\GSA.m, 4649 , 2017-11-28
需求响应程序\GSD.m, 4923 , 2017-11-27
需求响应程序\LPSPSPSP.m, 360 , 2017-11-29
需求响应程序\PD.m, 337 , 2017-11-29
需求响应程序\Untitled.m, 221 , 2017-11-27
需求响应程序\Untitled2.m, 720 , 2017-11-30
需求响应程序\battery.m, 476 , 2017-11-30
需求响应程序\guangfu.m, 229 , 2017-11-20
需求响应程序\quxian.m, 648 , 2017-11-30
需求响应程序\untitled.fig, 1147128 , 2017-11-30
需求响应程序\wany.m, 754 , 2017-11-28
需求响应程序\电池功率.xlsx, 862434 , 2017-11-30
需求响应程序\试验数据.xlsx, 2142120 , 2017-11-29
需求响应程序\试验数据1.mat, 545304 , 2017-10-10

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PCA算法程序 pca
PCA算法程序设计步骤： 1、去均值 2、计算协方差矩阵及其特征值和特征向量 3、计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数 4、降序排列特征值 5、去掉较小的特征值 6、去掉较大的特征值(一般没有这一步） 7、合并选择的特征值 8、选择相应的特征值和特征向量 9、计算白化矩阵 10、提取主分量 (PCA algorithm programming steps: 1 to mean 2, calculation of covariance matrix and its eigenvalues and eigenvectors 3, the calculation of covariance matrix eigenvalues greater than the threshold number of 4, in descending order of eigenvalue 5, remove the smaller eigenvalue 6, remove the larger eigenvalue (usually not this step) 7, the combined choice of eigenvalues 8, select the appropriate eigenvalues and eigenvectors 9, computing whitening matrix 10, principal component extraction)

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